img = imread(‘C:\Users\86151\Documents\MATLAB\图2.tif’); log_img=imadjust(img); figure; imshow(log_img)加上解决图片过曝的代码但是不要用直方图

当你读取图像文件并对其进行处理时，`imread`函数用于从指定路径加载TIFF图像。`imadjust`函数则是一个调整图像对比度和亮度的工具，`imshow`则是显示图像。然而，如果图片过曝，即某些像素值过大导致细节丢失，你可以尝试使用直方图均衡化（Histogram Equalization）来改善图像质量。不过，既然你说不要直接使用直方图，我们可以使用局部调整的方式来缓解过曝。

一种方法是使用局部均值滤波（Local Mean Filtering），它可以帮助平滑过度曝光的部分，同时保持图像整体结构。另一种方法是使用自适应阈值分割，通过计算每个像素周围区域的统计信息来自动确定其合适的灰度级。

以下是修改后的代码示例：

img = imread('C:\Users\86151\Documents\MATLAB\图2.tif');
% 使用局部均值滤波（如3x3的窗口大小）
img_filtered = imfilter(img, ones(3) / 9, 'replicate');

% 或者使用自适应阈值分割
img_adaptive = adapthisteq(img);

% 对调整后的图像进行显示
log_img_filtered = imadjust(img_filtered);
figure;
imshow(log_img_filtered);

% 显示自适应阈值分割结果
figure;
imshow(log_img_adaptive);

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import cv2 import numpy as np def psnr(img1, img2): # 读取图片并转换为numpy数组 img1 = cv2.imread(img1, cv2.IMREAD_ANYDEPTH) img2 = cv2.imread(img2, cv2.IMREAD_ANYDEPTH) # 计算MSE和PSNR mse = np.mean((img1 - img2) ** 2) if mse == 0: return float('inf') else: max_pixel = 2 ** 16 - 1 # 对于16位深度的图像，像素值的最大值为2^16-1 psnr = 10 * np.log10((max_pixel ** 2) / mse) return psnr # 测试代码 if __name__ == '__main__': img1_path = '50-5s_X1.tif' img2_path = 'denoised_image(2).tif' psnr_value = psnr(img1_path, img2_path) print('PSNR value: {:.2f}'.format(psnr_value))

这段代码是一个计算图像相似度指标PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）的函数psnr，其中包含如下步骤：

1. 导入OpenCV和Numpy库。

2. 定义一个psnr函数，用于计算两张图片的PSNR值。该函数接收两个参数img1和img2，分别表示两张图片的路径。函数内部首先将这两张图片读取并转换为numpy数组。

3. 然后计算两张图片的MSE（Mean Squared Error）值，MSE表示两张图片像素之间的均方误差。MSE越小，说明两张图片越相似。

4. 如果MSE等于0，则PSNR为正无穷，否则计算PSNR值。在这里，max_pixel表示像素值的最大值（对于16位深度的图像，最大值为2^16-1）。PSNR值越高，说明两张图片越相似。

5. 最后返回PSNR值。

6. 测试代码中，给定两张图片的路径作为输入，计算它们的相似度指标PSNR，并输出结果。

mask_img = imread('C:\Users\liu10\Desktop\1.tif');影像是ENVI导出的，怎么修改能让MATLAB读取

您好，您可以尝试使用imread函数读取ENVI导出的tif文件。不过，由于ENVI导出的tif文件可能包含元数据信息，而imread函数只能读取图像数据，因此您可能需要在ENVI导出tif文件时去除元数据信息。您可以尝试以下方法：

1. 在ENVI中打开tif文件，选择“File”->“Export”，在“Export File Type”中选择“TIFF”，在“TIFF Export Options”中取消勾选“Write GeoTIFF Tags”，然后导出tif文件。

2. 使用imread函数读取tif文件。您可以尝试使用以下代码读取tif文件：

mask_img = imread('C:\Users\liu10\Desktop\1.tif');

如果您仍然无法读取tif文件，可能是因为tif文件中包含了其他类型的元数据信息。您可以尝试使用GDAL库或ENVI软件读取tif文件，以查看是否存在元数据信息，并进一步处理。